如何将可变长度 Python 列表转换为带有占位符的密集 NumPy 数组？

高效地将 Python 变长列表转换为密集 NumPy 数组

将变长 Python 列表直接转换为 NumPy 数组结果在“对象”类型的数组中，这可能是不可取的。或者，尝试使用 np.array(v, dtype=np.int32) 强制指定类型会因数组中存在序列而导致异常。

因此，要创建一个密集的 NumPy 数组特定数据类型（例如 int32），同时使用占位符填充缺失值，您可以利用 itertools.zip_longest

例如，考虑输入序列 v = [[1], [1, 2]]，使用占位符为 0 的 itertools.zip_longest ，可以高效地获得密集的 NumPy 数组，如下所示：

<code class="python">import itertools
np.array(list(itertools.zip_longest(*v, fillvalue=0))).T</code>

这将产生所需的输出：

array([[1, 0],
       [1, 2]])

请注意，对于 Python 2，使用 itertools.izip_longest 代替。

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